Innehållsförteckning:
Video: Hur servar du en TensorFlow-modell?
2024 Författare: Stanley Ellington | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-16 00:23
För att tjäna en Tensorflow-modell , exportera helt enkelt en SavedModel från din Tensorflöde program. SavedModel är ett språkneutralt, återställbart, hermetiskt serialiseringsformat som gör det möjligt för system och verktyg på högre nivå att producera, konsumera och transformera TensorFlow-modeller.
Följaktligen, hur kör jag en TensorFlow-modell?
Det här är stegen vi ska göra:
- Gör en dum modell som exempel, träna och förvara den.
- Hämta de variabler du behöver från din lagrade modell.
- Bygg tensorinformationen från dem.
- Skapa modellsignaturen.
- Skapa och spara en modellbyggare.
- Ladda ner en Docker-bild med TensorFlow-serveringen redan kompilerad på den.
Dessutom, vad serverar TensorFlow? TensorFlow Servering är en flexibel, högpresterande servering system för maskininlärningsmodeller, designat för produktionsmiljöer. TensorFlow Servering ger out-of-the-box integration med TensorFlow modeller, men kan enkelt utökas till tjäna andra typer av modeller och data.
Angående detta, hur fungerar TensorFlow-serven?
TensorFlow Servering låter oss välja vilken version av en modell, eller "serverbar" vi vill använda när vi gör slutsatser. Varje version kommer att exporteras till en annan underkatalog under den angivna sökvägen.
Vad är en modellserver?
Modellserver för Apache MXNet (MMS) är en öppen källkodskomponent som är utformad för att förenkla uppgiften att distribuera djupinlärning modeller för slutledning i skala. Utplacering modeller för slutledning är inte en trivial uppgift.
Rekommenderad:
Hur initierar du en TensorFlow -variabel?
För att initiera en ny variabel från värdet av en annan variabel använd den andra variabelns initialized_value() -egenskap. Du kan använda det initialiserade värdet direkt som startvärdet för den nya variabeln, eller så kan du använda det som vilken annan tensor som helst för att beräkna ett värde för den nya variabeln
Hur sparar man en TensorFlow-graf?
TensorFlow spara i/ladda en graf från en fil Spara modellens variabler i en kontrollpunktsfil (.ckpt) med hjälp av en tf. Spara en modell i en. pb-fil och ladda tillbaka den med tf. Ladda in en modell från en. Frys grafen för att spara grafen och vikterna tillsammans (källa) Använd as_graph_def() för att spara modellen, och för vikter/variabler, mappa dem till konstanter (källa)
Vad är.PB-fil TensorFlow?
Pb står för protobuf. I TensorFlow innehåller protbuf-filen grafdefinitionen såväl som modellens vikter. En pb-fil är alltså allt du behöver för att kunna köra en given tränad modell. Med tanke på en pb-fil kan du ladda den enligt följande
Hur återanvänder man variabler i TensorFlow?
Slutord återanvändning betyder att man delar samma variabel mellan olika objekt. Om du vill dela en variabel, andra gången du hänvisar till det, måste du uttryckligen ange "reuse=True" i variabelomfånget för variabeln som du vill återanvända, eller. ställ in variabeln omfattning till "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Hur visar man en TensorFlow-graf?
För att se din egen graf, kör TensorBoard och pekar på jobbets loggkatalog, klicka på graffliken i den övre rutan och välj lämplig körning med hjälp av menyn i det övre vänstra hörnet